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人脸识别、物体辨识、物体检测等AI场景。余承东回应，麒麟980可利用AI调频调度技术，动态自学帧亲率、简洁度和触屏输出变化，预测手机任务阻抗，动态智能感官手机用于过程中不存在的性能瓶颈，及时展开调频调度，构建更慢的程序读取速度、更高的性能以及更加较低的功耗。
反观三星，直到今年三月才公布不具备AI特性的处理器——Exynos 9610，具备基于深度自学技术的专用 AI 硬件单元，三星称作 vision image processing unit（视觉图像处理单元）。据理解，vision image processing unit包括一个 DSP 和神经网络引擎，DSP可以高效地把图像和视频流切换为数字信号，神经网络引擎需要分析图像中的人脸、物体和环境。不过，Exynos9610中的VPU与苹果和华为的NPU并不相同，因此Exynos9820的双核NPU的性能有一点期望。当然，NPU及整个SoC的性能展现出除了与芯片设计密不可分，芯片的生产工艺也十分关键，苹果A12和麒麟980都使用台积电常规光刻技术的7nm工艺，三星Exynos9820则不会使用三星自家的7nm EUV（极紫外光刻技术）。
上月，三星宣告7LPP工艺转入量产，相提并论基于EUV光刻技术的7LPP工艺对比现有的10nm FinFET工艺，可以提升20%性能、减少50%功耗、提高40%面积能效。据(公众号：)理解，根据三星的计划，7nm EUV晶元大规模投产时间为2019年秋季，并在坐落于韩国华城的S3 Fab开始第一批生产。有意思的是，在三星发布7LPP工艺量产之前一周，台积电也声明称之为其7nm EUV将要开始风险生产。
虽然双方在公告的时间上相似，但双方正处于十分不一样的方位。三星作为芯片代工行业的后来者，也是“全球IBM生产技术联盟”中激进派的代表，早早就宣告了7nm时代将使用EUV。至于带给的提高，根据台积电的众说纷纭，EUV工艺7nm+比起第一代7nm晶体管密度可以提高20%，功耗减少10%，性能此前的众说纷纭是没提高或提高受限，大约是10%左右，并且这只是晶体管层级的提高，并不代表处理器性能的提高。至于三星7nm EUV与台积电7nm EVU比起究竟如何现在做到辨别还太早。
只是作为后来者三星在芯片代工领域的累积显然不如台积电很深，我们都告诉此前苹果的A9处理器有两个版本，使用了三星14nm FinFET工艺生产和使用台积电16nm FinFET工艺生产的手机消费者反应台积电版本的性能和续航展现出较佳。指出，同为专门自家手机研发的处理器，三星Exynos不受注目的程度或许多于苹果A处理器和华为麒麟处理器，这其中也许有三星习惯在Galaxy S手机中用于两个版本的处理器。
而三星、华为、苹果也是全球不多地不具备自研处理器和能首度用上AI处理器的厂商。当然也要看见，在AI性能方面，初代产品有可能展现出过于理想，必须大大的递归和改版，由此看来在时间点上三星早已领先。另外，处理器的展现出与生产工艺息息相关，三星与台积电的7nm EUV究竟展现出差距多少还不确认。总体来说，三星初代AI处理器的性能展现出想多达苹果和华为并不更容易，当然三星否不会借AI处理器给消费者带给新的应用于依然有一点期望。
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